Modelos causales para la Gestión de Riesgos Translated title: Causal Models for Risk Management

Abstract

En el presente trabajo se desarrolla un estudio acerca del proceso de gestión de los riesgos en las principales escuelas del mundo. Se analizan las herramientas de gestión de proyectos a nivel mundial para evidenciar la necesidad de redefinir los procesos de gestión de riesgos de las mismas. A partir de la información obtenida se propone el uso de los modelos causales para realizar el análisis de los riesgos basado en la información obtenida del proyecto o empresa, dígase riesgos y la influencia de los mismos sobre los costos, tiempo de desarrollo y alcance del proyecto, para así detectar las afectaciones de un sin números de tareas que tributan a su desarrollo. Se realizó un estudio acerca del uso de los modelos causales como técnicas de representación del conocimiento causal, entre los que se encuentran los Mapas Cognitivos Difusos y las Redes Bayesianas, siendo los Mapas Cognitivos Difusos la técnica más favorable a utilizar ya que permite modelar la información de los riesgos sin necesidad de tener una base de conocimiento bien detallada.

Translated abstract

In this work a study about the process of risk management in major schools in the world. The project management tools worldwide highlights the need to redefine risk management processes. From the information obtained it is proposed the use of causal models for risk analysis based on information from the project or company, say risks and the influence thereof on the costs, human capital and project requirements and detect the damages of a number of tasks without tribute to the development of the project. A study on the use of causal models as knowledge representation techniques causal, among which are the Fuzzy Cognitive Maps (DCM) and Bayesian networks, with the most favorable MCD technique to use because it allows modeling the risk information without having a knowledge base either itemize.